AI 사주풀이의 가장 큰 문제는 무엇인가?

카피라이팅(文案)을 못 하는 것이 아니라,

많은 도구들이 실제로 명반(排盤)을 생성하지 않고,

그저 대규모 언어 모델(LLM)이 느낌대로 억지로 지어내게 만들기 때문이다.

최근 조금 색다른 Claude / Cursor Skill을 발견했다:

bazi-ziwei-skill.

이것은 AI가 직접 명반을 무작정 추측하게 하는 것이 아니라,

먼저 오픈소스 알고리즘을 사용하여 로컬에서 명반 생성을 완료한 뒤, 그 결과를 바탕으로 분석을 생성한다.

기저(Underlying) 기술로 사용된 것:

• Yiqi
• lunar-typescript

세 가지 모드를 지원한다:

1. 팔자(八字) 독립 명반 분석
2. 자미두수(紫微斗数) 독립 명반 분석
3. 팔자 + 자미두수 교차 검증

세 번째가 가장 흥미롭다.

두 체계를 서로 대조할 수 있어,

단일 시스템의 오차가 너무 커지는 것을 방지할 수 있다.

또한 수묵화 스타일의 HTML 명반 포스터를 생성할 수 있으며,

명반 생성, 분석, 이미지 출력을 모두 로컬에서 완료할 수 있다.

인터넷 연결에 의존하지 않으므로,

개인정보 보호도 더 잘 제어할 수 있다.

연동하기 적합한 환경:

• Claude Code
• Codex
• Cursor
• 로컬 Agent 워크플로우

프로젝트 주소:

한 줄 요약:
진정으로 믿을 만한 AI 명리학은,

대규모 언어 모델(LLM)이 입에서 나오는 대로 내뱉는 것이 아니어야 한다.

그것은 다음과 같아야 한다:

먼저 규칙에 따라 명반을 생성하고,

그 명반을 바탕으로 해석하는 것.

알고리즘은 정확성을 담당하고,

AI는 표현과 통합을 담당한다.

하지만 솔직히 말해서 이러한 오픈소스 사주 도구는 여전히 한계가 있다. 99%는 버그가 있거나 사용하기가 아주 매끄럽지 않을 것이므로, 학습하는 마음가짐으로 시도해 보되 다른 유료 사이트들은 어떻게 만드는지 많이 살펴보길 권한다.